YOLOv11涨点改进| CVPR 2026 |独家创新首发、特征融合改进篇| 引入BiCAM双时序协同注意力模块，同时利用前后帧的上下文信息增强特征，助力视频目标检测、小目标检测、小目标分割有效涨点
一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 BiCAM双时序协同注意力模块 改进YOLOv11网络模型，通过在特征提取与融合阶段引入双向时序信息建模能力，通过同时利用前后帧的上下文信息增强当前帧特征表达，使模型能够更准确地捕捉目标在时间维度上的变化特征。该模块通过协同注意力机制实现跨帧信息交互，有效缓解目标在单帧中出现的模糊、遮挡或弱响应问题，从而提升检测的稳定性与连续性。同时，BiCAM能够增强模型在动态场景中的鲁棒性，在不显著增加计算复杂度的前提下，提高YOLOv11在视频目标检测、小目标识别及复杂环境下的整体检测性能。
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YOLOv11专栏改进目录：YOLOv11改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、C2PSA/C3k2二次创新改进、全网独家创新等创新点改进
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本文目录
一、本文介绍
二、BiCAM双时序协同注意力模块介绍
2.1 BiCAM双时序协同注意力模块结构图
2.2 BiCAM模块的作用：
2.3 BiCAM模块的原理
2.4 BiCAM模块的优势
三、完整核心代码
四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件
1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件
2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用
3.修改tasks.py文件
五、创建涨点yaml配置文件
🚀 创新改进1🔥: yolov11n_BiCAM.yaml
🚀 创新改进2🔥: yolov11n_BiCAM-2.yaml.yaml
🚀 创新改进3🔥: yolov11n_BiCAM-3.yaml.yaml
六、正常运行
二、BiCAM双时序协同注意力模块介绍
摘要：与图像相比，视频更能真实反映现实场景中的采集过程，并蕴含宝贵的时间信息。然而，由于大规模多传感器视频数据集的匮乏，现有的多传感器融合研究主要整合来自多张图像的互补上下文信息而非视频数据，这不仅限制了视频融合领域的研究进展，也使得在统一框架下联合建模空间与时间依赖关系变得尤为困难。为此，我们构建了M3SVD基准数据集——该数据集包含220段时间同步、空间配准的红外-可见光视频，共计153,797帧，有效填补了数据空白。其次，我们提出VideoFusion多模态视频融合模型，该模型利用跨模态互补性与时间动态特性，从多模态输入中生成时空连贯的视频。具体而言：1）开发了差异强化模块以实现跨模态信息交互与增强；2）采用完整的模态引导融合策略，自适应整合多模态特征；3）设计了双时序协同注意力机制，动态聚合前后时间上下文以强化帧间特征表征。实验结果表明，VideoFusion在序列处理中优于现有的图像导向融合方法，能有效缓解时间不一致性和干扰问题。